公开(公告)号：CN119675906A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411670754.8

申请日：2024-11-21

Applicant: 东南大学

Inventor： 杜宇珩 ,  王良民 ,  程光 ,  周强 ,  黄湘岚 ,  吕亚涵 ,  雍泉

IPC: H04L9/40 ,  H04L43/026 ,  H04L43/12 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明提供一种基于位置目标导向的自注意力网站指纹识别方法，该方法针对网络用户产生的网络流量，基于注意力机制，经神经网络生成待分类网站的指纹特征向量。对于待分类的流量数据集，首先使用二维卷积模型对流量进行预处理，然后将提取出的特征重组为以位置为目标导向的特征矩阵，结合卷积计算与自注意力机制的处理，将获得的新网站指纹特征向量输入分类器中进行分类，基于注意力机制的处理过程中，生成的指纹特征向量同时具有了时间上与空间上的特征，并使得两者之间具有关联性，分类器也以此提升了分类的准确性。本发明能够实现网站流量的智能识别，对匿名网络网站访问的监控与管理具有重要意义。

公开(公告)号：CN119402271A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411574224.3

申请日：2024-11-06

Applicant: 东南大学

Inventor： 雍泉 ,  王良民 ,  冯霞 ,  周强 ,  黄湘岚 ,  吕亚涵 ,  杜宇珩

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明公开了一种基于叠加混淆的网络流量通用扰动补丁生成方法，首先定义初始通用扰动补丁，在为一条流量生成对抗扰动补丁时，需先将当前的通用扰动补丁加到流量当中，再利用差分进化算法生成对抗扰动补丁。之后立即将生成的对抗扰动补丁与通用扰动补丁进行动态叠加并实时混淆，更新通用扰动补丁。通过对网站的每条流量生成的扰动都进行这种叠加混淆的方式，得到网站最终的通用扰动补丁。本发明生成的通用扰动补丁，在面对经过对抗训练增强的分类器分类时，依然可以使大部分的流量发生误分类，解决了目前基于对抗样本的网站指纹防御难以抵御经过对抗训练增强的分类器的攻击，从而泄露用户隐私，威胁用户信息安全的问题。